Does habitat structure influence capture probabilities? A study of reptiles in a eucalypt forest
Notice bibliographique
Résumé
Pitfall traps are commonly used to examine differences in reptile communities among habitat types and disturbance regimes that differ in structure. However, capture rates and probabilities may be influenced by habitat structure, which invalidates comparisons of relative abundance among habitat types. To assess whether pitfall traps provide accurate reflections of density and whether habitat structure affects capture probabilities, we trapped at six sites in various jarrah-forest habitat types in south-western Australia, then intensively searched 150-m2 total-removal plots around each pitfall grid to obtain absolute densities of reptiles. Pitfall captures were significantly correlated with numbers on total-removal plots for Hemiergis initialis and Lerista distinguenda, indicating that pitfall traps provided accurate reflections of density for these species. Capture probabilities of H. initialis and L. distinguenda and all reptiles combined showed no significant correlations with any structural variables, indicating that capture probabilities were consistent across sites. We conclude that trapping provided accurate estimates of relative abundance for some species and that capture probabilities were not influenced by vegetation structure. Because many studies use trapping to estimate abundances among habitat types, we encourage researchers to investigate how vegetation structure influences capture probabilities, so that general patterns can be determined; we also suggest improvements for any future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».